Відповіді:
Функціональний підхід:
Python 3.x
>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> list(filter((2).__ne__, x))
[1, 3, 3, 4]
або
>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> list(filter(lambda a: a != 2, x))
[1, 3, 3, 4]
Python 2.x
>>> x = [1,2,3,2,2,2,3,4]
>>> filter(lambda a: a != 2, x)
[1, 3, 3, 4]
[y for y in x if y != 2]
__ne__. Порівняння двох значень є набагато складнішим процесом, ніж просто виклик __eq__або __ne__одне з них. Тут може працювати правильно, оскільки ви порівнюєте лише цифри, але в загальному випадку це неправильно і помилка.
Ви можете використати розуміння списку:
def remove_values_from_list(the_list, val):
return [value for value in the_list if value != val]
x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
x = remove_values_from_list(x, 2)
print x
# [1, 3, 4, 3]
inоператор, і removeметод сканують весь список (до тих пір, поки вони не знайдуть відповідність), так що ви в кінцевому підсумку скануєте список кілька разів таким чином.
Ви можете використовувати призначення зрізів, якщо вихідний список повинен бути змінений, використовуючи при цьому ефективне розуміння списку (або вираз генератора).
>>> x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
>>> x[:] = (value for value in x if value != 2)
>>> x
[1, 3, 4, 3]
x = [ v for v in x if x != 2 ]пропозицій, які створюють новий список і змінюють x для посилання на нього, залишаючи оригінальний список недоторканим.
Повторення рішення першого допису більш абстрактним чином:
>>> x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
>>> while 2 in x: x.remove(2)
>>> x
[1, 3, 4, 3]
x = [1] * 10000 + [2] * 1000. Тіло циклу виконується 1000 разів і .remove () повинен пропускати 10000 елементів кожного разу, коли він викликається. Це пахне O (n * n) для мене, але не є доказом. Я думаю, що доказом може бути припущення, що кількість 2 у списку пропорційна його довжині. Цей коефіцієнт пропорційності потім зникає у позначенні big-O. Найкращий випадок лише постійної кількості 2s у списку - це не O (n ^ 2), а лише O (2n), який є O (n).
Усі наведені вище відповіді (крім Мартина Андерссона) створюють новий список без потрібних елементів, а не вилучають їх із початкового списку.
>>> import random, timeit
>>> a = list(range(5)) * 1000
>>> random.shuffle(a)
>>> b = a
>>> print(b is a)
True
>>> b = [x for x in b if x != 0]
>>> print(b is a)
False
>>> b.count(0)
0
>>> a.count(0)
1000
>>> b = a
>>> b = filter(lambda a: a != 2, x)
>>> print(b is a)
False
Це може бути важливо, якщо у вас є інші посилання на список, який висить навколо.
Для зміни списку на місці використовуйте такий метод
>>> def removeall_inplace(x, l):
... for _ in xrange(l.count(x)):
... l.remove(x)
...
>>> removeall_inplace(0, b)
>>> b is a
True
>>> a.count(0)
0
Що стосується швидкості, результати на моєму ноутбуці є (усі в списку 5000 записів із 1000 видаленими записами)
Отже цикл .remove приблизно на 100 разів повільніше ........ Гммм, можливо, потрібен інший підхід. Найшвидший, який я знайшов, - це використання розуміння списку, але потім замінити вміст початкового списку.
>>> def removeall_replace(x, l):
.... t = [y for y in l if y != x]
.... del l[:]
.... l.extend(t)
def remove_all(x, l): return [y for y in l if y != x]потімl = remove_all(3,l)
ви можете це зробити
while 2 in x:
x.remove(2)
Ціною читабельності я вважаю, що ця версія трохи швидша, оскільки вона не змушує переглядати список, тим самим виконуючи таку саму роботу, як видалити.
x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
def remove_values_from_list(the_list, val):
for i in range(the_list.count(val)):
the_list.remove(val)
remove_values_from_list(x, 2)
print(x)
Numpy підхід та таймінги для списку / масиву з 1.000.000 елементів:
Терміни:
In [10]: a.shape
Out[10]: (1000000,)
In [13]: len(lst)
Out[13]: 1000000
In [18]: %timeit a[a != 2]
100 loops, best of 3: 2.94 ms per loop
In [19]: %timeit [x for x in lst if x != 2]
10 loops, best of 3: 79.7 ms per loop
Висновок: numpy в 27 разів швидше (на моєму зошиті) порівняно із підходом до розуміння списку
PS, якщо ви хочете перетворити ваш звичайний список Python lstу масив numpy:
arr = np.array(lst)
Налаштування:
import numpy as np
a = np.random.randint(0, 1000, 10**6)
In [10]: a.shape
Out[10]: (1000000,)
In [12]: lst = a.tolist()
In [13]: len(lst)
Out[13]: 1000000
Перевірка:
In [14]: a[a != 2].shape
Out[14]: (998949,)
In [15]: len([x for x in lst if x != 2])
Out[15]: 998949
a = [1, 2, 2, 3, 1]
to_remove = 1
a = [i for i in a if i != to_remove]
print(a)
Можливо, не самий пітонічний, але все-таки найлегший для мене ха-ха
Щоб видалити всі повторювані події та залишити їх у списку:
test = [1, 1, 2, 3]
newlist = list(set(test))
print newlist
[1, 2, 3]
Ось функція, яку я використав для Project Euler:
def removeOccurrences(e):
return list(set(e))
Я вважаю, що це, ймовірно, швидше, ніж будь-який інший спосіб, якщо ви не піклуєтесь про порядок списків, якщо ви подбаєте про остаточне замовлення, зберігайте індекси від оригіналу і вдайтеся до цього.
category_ids.sort()
ones_last_index = category_ids.count('1')
del category_ids[0:ones_last_index]
for i in range(a.count(' ')):
a.remove(' ')
Набагато простіше я вірю.
Дозволяє
>>> x = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3]
Найпростішим та ефективним рішенням, як уже було розміщено раніше, є
>>> x[:] = [v for v in x if v != 2]
>>> x
[1, 3, 4, 3]
Ще одна можливість, яка повинна використовувати менше пам'яті, але бути повільнішою, є
>>> for i in range(len(x) - 1, -1, -1):
if x[i] == 2:
x.pop(i) # takes time ~ len(x) - i
>>> x
[1, 3, 4, 3]
Результати часу для списків довжиною 1000 та 100000 з 10% відповідними записами: 0,16 проти 0,25 мс та 23 проти 123 мс.
lists = [6.9,7,8.9,3,5,4.9,1,2.9,7,9,12.9,10.9,11,7]
def remove_values_from_list():
for list in lists:
if(list!=7):
print(list)
remove_values_from_list()
Результат: 6.9 8.9 3 5 4.9 1 2.9 9 12.9 10.9 11
lists = [6.9,7,8.9,3,5,4.9,1,2.9,7,9,12.9,10.9,11,7]
def remove_values_from_list(remove):
for list in lists:
if(list!=remove):
print(list)
remove_values_from_list(7)
Результат: 6.9 8.9 3 5 4.9 1 2.9 9 12.9 10.9 11
hello = ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
#chech every item for a match
for item in range(len(hello)-1):
if hello[item] == ' ':
#if there is a match, rebuild the list with the list before the item + the list after the item
hello = hello[:item] + hello [item + 1:]
print hello
['Привіт Світ']
Я щойно зробив це для списку. Я просто початківець. Трохи більш просунутий програміст, безумовно, може написати таку функцію.
for i in range(len(spam)):
spam.remove('cat')
if 'cat' not in spam:
print('All instances of ' + 'cat ' + 'have been removed')
break
Ми також можемо видалити на місці все, використовуючи delабо pop:
import random
def remove_values_from_list(lst, target):
if type(lst) != list:
return lst
i = 0
while i < len(lst):
if lst[i] == target:
lst.pop(i) # length decreased by 1 already
else:
i += 1
return lst
remove_values_from_list(None, 2)
remove_values_from_list([], 2)
remove_values_from_list([1, 2, 3, 4, 2, 2, 3], 2)
lst = remove_values_from_list([random.randrange(0, 10) for x in range(1000000)], 2)
print(len(lst))
Тепер про ефективність:
In [21]: %timeit -n1 -r1 x = random.randrange(0,10)
1 loop, best of 1: 43.5 us per loop
In [22]: %timeit -n1 -r1 lst = [random.randrange(0, 10) for x in range(1000000)]
g1 loop, best of 1: 660 ms per loop
In [23]: %timeit -n1 -r1 lst = remove_values_from_list([random.randrange(0, 10) for x in range(1000000)]
...: , random.randrange(0,10))
1 loop, best of 1: 11.5 s per loop
In [27]: %timeit -n1 -r1 x = random.randrange(0,10); lst = [a for a in [random.randrange(0, 10) for x in
...: range(1000000)] if x != a]
1 loop, best of 1: 710 ms per loop
Як ми бачимо, що додаткова версія remove_values_from_list()не потребує додаткової пам’яті, але для запуску потрібно набагато більше часу:
Ніхто не опублікував оптимальної відповіді за часовою та просторовою складністю, тому я подумав, що спробую це зробити. Ось рішення, яке видаляє всі події конкретного значення без створення нового масиву та з ефективної часовою складністю. Недолік - елементи не підтримують порядок .
Часова складність: O (n)
Додаткова складність простору: O (1)
def main():
test_case([1, 2, 3, 4, 2, 2, 3], 2) # [1, 3, 3, 4]
test_case([3, 3, 3], 3) # []
test_case([1, 1, 1], 3) # [1, 1, 1]
def test_case(test_val, remove_val):
remove_element_in_place(test_val, remove_val)
print(test_val)
def remove_element_in_place(my_list, remove_value):
length_my_list = len(my_list)
swap_idx = length_my_list - 1
for idx in range(length_my_list - 1, -1, -1):
if my_list[idx] == remove_value:
my_list[idx], my_list[swap_idx] = my_list[swap_idx], my_list[idx]
swap_idx -= 1
for pop_idx in range(length_my_list - swap_idx - 1):
my_list.pop() # O(1) operation
if __name__ == '__main__':
main()
Про швидкість!
import time
s_time = time.time()
print 'start'
a = range(100000000)
del a[:]
print 'finished in %0.2f' % (time.time() - s_time)
# start
# finished in 3.25
s_time = time.time()
print 'start'
a = range(100000000)
a = []
print 'finished in %0.2f' % (time.time() - s_time)
# start
# finished in 2.11
Що не так з:
Motor=['1','2','2']
For i in Motor:
If i != '2':
Print(i)
Print(motor)
Використання анаконди